『次世代ＡＩ(人工頭脳)について』
現在、人工知能(ＡＩ)が最先端ソフトウェア技術として脚光を浴びておりますが、汎用人工知能レベル(AGI)に到着するには極めて困難な状況にあります。
そこで、次世代ＡＩ(人工頭脳)を提唱・提案して、汎用人工知能(AGI)の構築に向けた開発を進めます。
【ＡＩ(ディープラーニング)プログラムの欠点】
現在のＡＩ(ディープラーニング)プログラムの欠点は、プログラム容量が膨大、開発費用が莫大、開発期間が長期、面解析なので解析範囲が狭い、精度が低い等があります。
さらに、プログラム容量が大きい・ビックデータが必須・解析精度が低いという課題により、プログラムのタスク化が困難になり、自動制御システムの搭載には極めて困難になります。
【次世代ＡＩ(リカーシヴネットワーク)プログラムの利点】
次世代ＡＩ(リカーシヴネットワーク)プログラムの利点は、プログラム容量が小さいのでタスクのマルチ化が可能、開発費用を抑制、開発期間が短期、立体解析なので解析範囲が広い、精度が高い等があります。
特に、人工頭脳搭載ロボットと完全自動運転モビリティーに最適な技術になりま
す。
なお、次世代ＡＩプログラムは、現時点ではコンパイルエラーになりますので、新たにコンパイラーの開発が必須になります。(ＡＩコンパイラーによるＡＩ言語を開発)
◎この立体解析プログラムは、リカーシヴネットワーク構造になりますので、脳細
胞によネるットワーク構造に近い構造を実現しますので、人間の頭脳に限りなく
近い構造になります。
ゆえに、ＡＩ言語の開発が人類の夢を実現する中核になります。
◎機能説明
１．解析テーブル(最大種類数・最大構成数・最大要素数)は人間の知識に相当し
ます。
２．解析テーブルを立体解析するためにＤＯループで、リカーシブネットワーク
構造を実態化します。
３．デシジョンテーブルは思考判断になり、最重要な情報になります。
また、デシジョンテーブルは経験テーブルも含みますので、更新可能にしま
す成。
◎生成ＡＩについて
現在、生成ＡＩという新技術が話題になっていますが、残念ながら精度が低いの
が現状です。
そこで、生I技術と次世代AI技術の融合により人工超知能(ASI)が可能と考えてお
ります。
【次世代ＯＳ(オペレーティングシステム)の説明】
制御系ＯＳ(TRON)とビジネス系ＯＳ(Windows)の利点を融合して進化させた次世代ＯＳで、マルチレイヤー(複数分野)、マルチタスク(起動タスク)、監視タスク(ラウンドロビン)で構成されています。
これは、次世代ＡＩプログラムを起動タスクに用いることにより、人類の夢である汎用人工知能(AGI)に限りなく近づきますので、製造業・サービス業の各種分野に適応可能と考えられます。
ゆえに、汎用人工知能(AGI)の構築には、次世代ＡＩ監視タスクと次世代ＡＩタスク群を実装するマルチレイヤー群(複数分野)を構成する次世代ＯＳの開発が必要になります。
